精确的轨迹跟踪是智能驾驶汽车实现自主运动控制的关键。针对系统不确定性影响轨迹跟踪控制精度的问题,提出了一种新型鲁棒自适应滑模控制策略。首先,根据车辆运动学原理建立二自由度车辆动力学模型;然后,基于轨迹跟踪误差设计具有自适...精确的轨迹跟踪是智能驾驶汽车实现自主运动控制的关键。针对系统不确定性影响轨迹跟踪控制精度的问题,提出了一种新型鲁棒自适应滑模控制策略。首先,根据车辆运动学原理建立二自由度车辆动力学模型;然后,基于轨迹跟踪误差设计具有自适应性的比例积分微分(proportional integral derivative,PID)型滑模面,通过设计自适应更新律实时在线估计滑模控制增益和系统不确定性的上界,提高了轨迹跟踪控制的精度和鲁棒性。之后,利用粒子群优化算法优化了控制器的控制参数,进一步改善了轨迹跟踪控制性能。最后,在不同路面和车速条件下对所提控制策略进行仿真验证。仿真结果表明,所提控制策略能够保证智能驾驶汽车在系统不确定性影响下跟踪目标轨迹,控制性能优于分数阶PID控制。展开更多
文摘精确的轨迹跟踪是智能驾驶汽车实现自主运动控制的关键。针对系统不确定性影响轨迹跟踪控制精度的问题,提出了一种新型鲁棒自适应滑模控制策略。首先,根据车辆运动学原理建立二自由度车辆动力学模型;然后,基于轨迹跟踪误差设计具有自适应性的比例积分微分(proportional integral derivative,PID)型滑模面,通过设计自适应更新律实时在线估计滑模控制增益和系统不确定性的上界,提高了轨迹跟踪控制的精度和鲁棒性。之后,利用粒子群优化算法优化了控制器的控制参数,进一步改善了轨迹跟踪控制性能。最后,在不同路面和车速条件下对所提控制策略进行仿真验证。仿真结果表明,所提控制策略能够保证智能驾驶汽车在系统不确定性影响下跟踪目标轨迹,控制性能优于分数阶PID控制。
